Содержание
- 2. 1. Фильтрация Калмана. Введение 3 2. Анализ свойств Фильтра Калмана 9 2.1 Фильтрация медленных процессов 3.
- 4. Схема обработки фильтром ИСХ. ДАННЫЕ: 2 исходные оценки (зеленые точечки) модель движения – вектор скорости позволяет
- 5. Содержание Начальная оценка Подвижка: “экстра- поляция” Обработка вектора невязки Модель экстраполяции по опорным точкам оценок ИЗМЕРЕНИЕ
- 6. Динамика обработки информации x(k-2) y(k-2) x(k-1/k-2) Экстраполяция y(k-1) x(k/k-1) x(k/k-2)-пропуск ИЗМЕРЕНИЙ x(k) K(k)z(k/k-1) y(k) x(k+1) Z(k/k-1)
- 7. Размеры СТРОБА при пропуске измерений
- 8. Исходное описание движения в пространстве состояний в форме От него легко перейти к передаточной функции W(p)
- 16. Фильтрация Калмана Возможны два варианта описания динамических систем – с помощью дифференциальных или разностных уравнений. Наш
- 17. Задача фильтрации требует уменьшить влияние. Задачу фильтрации будем решать методом наименьших квадратов. Вводится эмпирический риск :
- 18. Принятая модель уравнения (1) дает возможность записать риск. Необходимо так выбрать xi, чтобы получить минимум по
- 19. – фильтр Калмана сглаживает шумы и, если шумы гауссовские, то этот фильтр является оптимальным. Формула (4)
- 20. Фильтр Калмана дает оценку процесса истинного процесса для гауссовских шумов, оптимальную по критерию (4) – по
- 21. Анализ свойств Фильтра Калмана При а=0.999 и , х(t) есть медленный процесс, тогда что следует из
- 22. .⊗.. недостатки В таком фильтре Калмана почти полностью игнорируются наблюдения. При оценке ситуации фильтр Калмана не
- 23. Тогда , в этом случае (оценка) равна самим наблюдениям. Это значит, что фильтр Калмана не доверяет
- 24. Модель нормального функционирования системы передачи информации 1 С x(k+1) x(k) y(k) A Ψ(k) v(k) ξ (k/k)
- 25. В первом случае вектор состояния системы x(fe) содержит в качестве своей компоненты передаваемое сообщение. Это сообщение
- 26. Модель системы управления Исполнительное устройство Объект управления Датчики G(k+l,k) B(k+l,k) Регулятор Оптимальный фильтр U(k)=L(k) (k/k) Содержание
- 27. На выходе регулятора имеем оптимальное управление aik = L(k)j.(k\k), где x(fc|ft) оптимальная оценка вектора состояния, получаемая
- 28. Одним из важных источников нарушений в ДС является канал измерения. Нарушения в канале измерения могут происходить
- 29. Основные особенности фильтра Калмана. фильтр представляет собой рекуррентный, удобный для реализации на ЭВМ, алгоритм вычисления оценки
- 30. алгоритмы фильтрации легко распространяются на многомерный случай(для многоканальных систем); так как параметры фильтра Калмана изменяются во
- 31. Вычислительная схема Фильтра Калмана Модель сообщения Модель канала Вход y(k) x(k) Вычисление P(k/k-1) Вычисление P(k/k) P
- 32. Динамика обработки информации x(k-2) y(k-2) x(k-1/k-2) Экстраполяция y(k-1) x(k/k-1) x(k/k-2)-пропуск ИЗМЕРЕНИЙ x(k) K(k)z(k/k-1) y(k) x(k+1) Z(k/k-1)
- 33. Динамика обработки информации x(k-2) y(k-2) x(k-1/k-2) Экстраполяция y(k-1) x(k/k-1) x(k/k) x(k) K(k)z(k/k-1) y(k) x(k+1) Z(k/k-1) y(k+1)
- 34. СТРОБЫ
- 35. Стробы
- 36. Динамика обработки информации x(k-2) y(k-2) x(k-1/k-2) Экстраполяция y(k-1) x(k/k-1) x(k/k) x(k) K(k)z(k/k-1) y(k) x(k+1) Z(k/k-1) y(k+1)
- 38. Скачать презентацию